Lộ Trình Để Trở Thành Một Kỹ Sư Trí Tuệ Nhân Tạo AI Năm 2024

( Weekly Study - IoT/AI ) Theo các nghiên cứu, trí tuệ nhân tạo AI sẽ xâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của bạn vào năm 2025 và công việc Trí tuệ nhân tạo sẽ là một trong những công việc phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực công nghệ, tạo ra triển vọng nghề nghiệp bổ sung cho những người có kỹ năng AI phù hợp. Mức lương của Kỹ sư AI là một trong những nghề nghiệp tốt nhất trên thế giới. Vì vậy, câu hỏi là "Làm thế nào để trở thành một kỹ sư AI?" - Hãy cùng tìm hiểu!

Để thành công trong các công việc Trí tuệ nhân tạo, bạn cần phải có một quá trình suy nghĩ phân tích và khả năng giải quyết vấn đề với các giải pháp hiệu quả, tiết kiệm chi phí. Các kỹ sư AI cũng cần có cái nhìn sâu sắc về các đổi mới công nghệ để chuyển sang các chương trình hiện đại. Các chủ đề sau đây cung cấp một cái nhìn sâu sắc về các điều kiện tiên quyết mà bạn phải có để có được công việc AI trong mơ của mình.

A. Kiếm được bằng cấp giáo dục 

Hãy bắt đầu với những điều cơ bản, bạn cần phải có bằng cử nhân trước tiên. Bạn có thể lấy bằng ở một trong các môn học sau để trở thành kỹ sư AI: Khoa học Máy tính, Toán học, Công nghệ Thông tin, Thống kê, Tài chính và Kinh tế.

B. Hoàn thiện kỹ năng kỹ thuật của bạn

Nếu bạn đang nghiên cứu về cách trở thành một kỹ sư AI, bạn cần phải nâng cao các kỹ thuật và thực hành phát triển phần mềm, cùng với kỹ năng lập trình của mình. Đảm bảo rằng bạn được thông tin đầy đủ về mặt lý thuyết và thực tế về các chủ đề sau:

• Ngôn ngữ lập trình
• Kiến thức thống kê
• Toán học và thuật toán ứng dụng
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Học sâu và mạng thần kinh

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các kỹ năng kỹ thuật được yêu cầu. 

B.I) Ngôn ngữ lập trình

Bạn cần phải nắm bắt rất tốt các ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python, R, Java, C ++, v.v. Điều quan trọng là phải hiểu rõ về các lớp và cấu trúc dữ liệu. Đôi khi, chỉ kiến ​​thức về những công nghệ này có thể không đủ. Bạn có thể gặp các dự án mà bạn cần tận dụng kiến ​​thức phần cứng để cải tiến. Bạn phải làm quen với các thuật toán cơ bản, các lớp, quản lý bộ nhớ và liên kết.

B.II) Kiến thức thống kê và Toán ứng dụng và Thuật toán trong Máy học

Đến với kiến ​​thức thống kê, bạn sẽ cần phải làm quen với ma trận, vectơ và phép nhân ma trận. Nếu bạn có hiểu biết về đạo hàm và tích phân, bạn sẽ hiểu rõ hơn, số liệu thống kê sẽ được đưa ra rất nhiều. Ít nhất hãy đảm bảo rằng bạn đã quen thuộc với phân phối Gaussian, phương tiện và độ lệch chuẩn. Bạn cũng phải hiểu rõ về Xác suất để hiểu các mô hình như:

• Naive Bayes
• Mô hình hỗn hợp Gaussian
• Mô hình Markov ẩn

Để trở thành một kỹ sư AI giỏi, bạn phải có kiến ​​thức chuyên sâu về lý thuyết thuật toán và cách thức hoạt động của các thuật toán. Trí tuệ nhân tạo sẽ cần bạn biết các môn học như Gradient Descent, Lagrange, Lập trình bậc hai, Phương trình vi phân từng phần, v.v. Tất cả phép toán này thoạt đầu có vẻ đáng sợ nếu bạn đã bỏ nó một thời gian. Hãy chuẩn bị mọi thứ, Học máy và Trí tuệ nhân tạo chuyên sâu về toán học hơn nhiều so với những thứ như phát triển giao diện người dùng.

>>> Tìm hiểu thêm về Thuật toán học máy để có ý tưởng hợp lý về các thuật toán được yêu cầu trong ML.

B.III) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp hai trong số các lĩnh vực chính của Học máy và Trí tuệ nhân tạo: Ngôn ngữ học và Khoa học máy tính. Khả năng bạn làm việc với cả văn bản hoặc âm thanh hoặc video là rất cao. Do đó, điều quan trọng là phải kiểm soát tốt các thư viện như Gensim, NLTK và các kỹ thuật như word2vec, Sentimental Analysis và Summarization.

B.IV) Học sâu & mạng thần kinh

Đôi khi, chúng ta có thể cần Học máy cho các nhiệm vụ quá phức tạp để con người có thể viết mã trực tiếp. Đây là nơi xuất hiện của các mạng thần kinh, các mạng thần kinh được mô phỏng theo bộ não của con người, có thể nhận ra các mẫu số dựa trên dữ liệu cảm giác.

Mạng nơ-ron sâu cho đến nay vẫn là cách chính xác nhất để tiếp cận các vấn đề phức tạp, như Dịch thuật, Nhận dạng giọng nói và Phân loại hình ảnh, những thứ đóng một vai trò rất quan trọng trong AI.

>>> Mục này cung cấp thêm kiến ​​thức chuyên sâu về Học sâu.

C) Kỹ năng kinh doanh cần thiết

Để đảm bảo một công việc trí tuệ nhân tạo, bạn cần phải có một số kỹ năng kinh doanh nhất định cùng với kỹ năng kỹ thuật của mình. Sau đây là một số kỹ năng kinh doanh cần có để trở thành một kỹ sư AI thành công:

• Suy nghĩ sáng tạo
• Giao tiếp hiệu quả
• Kỹ năng giải quyết vấn đề bằng phân tích
• Kiến thức ngành
• Các khóa học chứng chỉ

Bạn có thể hoàn thành các kỹ năng nêu trên thông qua thực hành hoặc bằng cách chọn một khóa học lấy chứng chỉ. Để trở thành một kỹ sư AI, bạn nên hoàn thành khóa học chứng chỉ về Khoa học dữ liệu, Học máy hoặc Trí tuệ nhân tạo. Những chứng nhận này sẽ tăng thêm giá trị cho hồ sơ xin việc của bạn và sẽ giúp bạn có được kiến ​​thức chuyên sâu về các chủ đề AI, cùng với việc tăng lương của bạn để phù hợp với mức lương của Kỹ sư AI.

Theo Gartner, công việc Trí tuệ nhân tạo sẽ nằm trong top những công việc CNTT hàng đầu trong tương lai gần. Bạn có thể tìm hiểu các khóa học miễn phí/ trả phí về Trí tuệ nhân tạo , ML, DL của các trường đại học trên thế giới : Tại đây.

Weeklystudy - Kênh tri thức Việt

Chủ đề liên quan:

>>> 5 Vị trí Công việc trong ngành Trí tuệ nhân tạo AI phổ biến nhất hiện nay.

>>> Học ngành Trí tuệ nhân tạo AI ra trường làm gì? Lương bao nhiêu ngàn đô?

Tham gia Cộng đồng để tải miễn phí, cập nhật thông tin Khóa học, tài liệu, ebook mới:

>>> Fanpage: Weekly Study

>>> Group: Tổng Kho Khóa Học Online Free 

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.